研究人员开发了一个名为AdaPT的新框架，使人形机器人能够模仿专业网球风格，重点在于自适应运动规划和跟踪。该系统从广播视频中学习生成风格化的运动学动作，然后由跟踪器执行。为了弥合模拟与现实世界性能之间的差距，AdaPT包含一个自适应机制，通过学习处理随机执行速度来提高跟踪鲁棒性，并将规划器基于学习到的运动速度适配器进行条件化，以减少累积误差。在Unitree G1和更大的Dobot Atom人形机器人上的实验表明，该方法在无需运动捕捉的情况下，实现了野外发球能力。 AI
影响 使人形机器人在动态环境中能够执行复杂、专业级别的运动任务，从而提升了机器人能力。
排序理由 学术论文，详细介绍了新的机器人框架及其实验验证。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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